Quantum Machine Learning Thinking and Exploration in Neural Network Models for Quantum Science and Quantum Computing /

This book presents a new way of thinking about quantum mechanics and machine learning by merging the two. Quantum mechanics and machine learning may seem theoretically disparate, but their link becomes clear through the density matrix operator which can be readily approximated by neural network mode...

Ամբողջական նկարագրություն

Պահպանված է:
Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակ: Conti, Claudio (Հեղինակ)
Համատեղ հեղինակ: SpringerLink (Online service)
Ձևաչափ: Էլեկտրոնային էլ․ գիրք
Լեզու:անգլերեն
Հրապարակվել է: Cham : Springer International Publishing : Imprint: Springer, 2024.
Հրատարակություն:1st ed. 2024.
Շարք:Quantum Science and Technology,
Խորագրեր:
Առցանց հասանելիություն:https://doi.org/10.1007/978-3-031-44226-1
Ցուցիչներ: Ավելացրեք ցուցիչ
Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!
Բովանդակություն:
  • Chapter 1: Quantum mechanics and data-driven physics
  • Chapter 2: Kernelizing quantum mechanics
  • Chapter 3: Qubit maps
  • Chapter 4: One qubit transverse-field Ising model and variational quantum algorithms
  • Chapter 5: Two-qubit transverse-field Ising model and entanglement
  • Chapter 6: Variational Algorithms, Quantum Approximation Optimization and Neural Network Quantum States with two-qubits
  • Chapter 7: Phase space representation
  • Chapter 8: States as a neural networks and gates as pullbacks
  • Chapter 9: Quantum reservoir computing
  • Chapter 10: Squeezing, beam splitters, and detection
  • Chapter 11: Uncertainties and entanglement
  • Chapter 12: Gaussian boson sampling
  • Chapter 13: Variational circuits for quantum solitons.